基于RBF神经网络的B样条曲面重构

采用RBF神经网络模型进行自由曲面重构,建立了适合曲面重构的径向基函数网络模型,并在B样条曲面上做了仿真试验.实验结果表明:该模型不仅能够有效地逼近不完善的、带有噪声的曲面,而且拟合精度高、网络的训练速度快.说明了径向基函数神经网络应用于曲面重构问题的可行性.     

利用B样条实现基于等高线的三维地形图

利用B样条曲线将等高线光栅图矢量化。根据B样条曲线插值公式得到等高线与纵横网格线的交点;根据这些史点的三维坐标值,利用线形插值分别得到纵横网格交点的高程,其均值作为网格变点的最终高程;最后利用OpenGL中的NURBS曲面接口生成三维地形图。该方法输入工作量小．数据存储量少。模拟效果较好。     

基于三维图像处理的虚拟人物重构改进方法

针对传统虚拟人物重构方法能够进行人物的重构,但存在虚拟人物重构效果较差的问题,提出基于三维图像处理的虚拟人物重构改进方法。通过三维图像重构关键节点,对虚拟人物重构标准点进行捕捉并标记;确定三维虚拟人物图像边缘算子,标定重构轮廓区域,突出重构背景效果;优化三维虚拟人物图像渲染过程,降低纹理映射对重构图像造成的虚影影响;对图像效果进行明暗处理,增加重建图像质感比例,实现虚拟人物的重构。仿真实验结果表明,设计虚拟人物重构改进方法具有良好的三维重构效果。     

基于能量最小化控制点的B样条插值算法

针对在虚拟现实中重现物体的精确性问题,提出了采用自适应方法提取合适的特征点来插值B样条曲线的算法,实现了满足一定精度要求的数据点拟合以及控制点的反算.该算法首先通过曲率信息选取初始特征点作为型值点,然后应用线性约束能量最小化方法反算出控制点.由控制点和节点矢量拟合出B样条曲线,找出数据点与曲线偏差最大点,利用曲线复杂度指标自适应地添加新特征点,反复迭代直到满足要求的误差精度.该算法适用于逆向工程设计中重建物体和计算空间曲面控制点等问题.     

基于球坐标及三角形插值的颜色信号色域映射算法

针对颜色信号在进行跨媒体传输时出现的失真问题,提出一种基于球坐标及三角形插值的色域映射算法.首先,在球坐标系内选取出目标色域的边界颜色点以作为三角形插值的节点;其次,通过插值节点预查找方法选取出3个符合插值要求的最优节点;最后,使用三角形插值计算得到待映射颜色信号对应的目标色域边界.在EPSON及HP打印机上的实验结果表明本文算法具有良好的可靠性、计算精度及执行效率,可广泛应用于各类呈色设备及彩色图像的色域映射中.     

基于改进型B样条分层插值的汽车零件检测研究

在汽车零件的在线装配过程中,为了减小由理论数模与实际位置之间的偏差导致的装配误差,设计了改进型B样条分层插值算法。首先,根据点云重建曲面的曲率分布对初始数据进行分层,然后再通过三次B样条插值算法获得实际零件点云与数模点云的偏差分布,最后由绝对距离偏差值推导得到路径补偿归一化系数,从而实现对汽车零件自动检测的扫描路径优化。仿真对包含直角、棱边及孔洞特征的零件进行分析,结果显示点云去噪效果良好,重建曲面形貌符合实体零件特征。实验对比了直接重建与采用三次B样条分层插值算法优化后的重建效果,通过对300个测试点的数据统计,三个坐标轴方向的位置优化前后平均误差分别为3.345 mm和0.599 mm。可见,优化后位置预测精度得到了较好的提升,为提高扫描路径精度奠定了基础。     

破损古文物的计算机三维重构

基于图像处理与分析及计算机图形学的原理,该文使用三维建模软件与二维数字图像处理软件对破损古文物的计算机三维重构和展示进行了研究。该文发展的计算机三维重构程序已被用于对破损古文物双羊樽实现三维重构。它证明了此项技术可推广于其它古文物的三维重构上。     

基于广义B样条滤波器的图像边缘检测

为了更准确有效地提取图像边缘,提出一种基于广义B样条数字滤波器的边缘检测算法.首先由线性微分方程推导出广义B样条的一般形式.其后,利用广义B样条函数组建了边缘检测微分算子模板,该模板继承了广义B样条尺度因子α,通过调节α,可以改变边缘算子滤波器的幅值特性和带通特性,进而获得边缘表征的最佳效果.而后,结合变分公式和广义B样条函数构造广义B样条光滑滤波器,该滤波器实现了在光滑滤波意义下的直接样条变换,与边缘检测模板算子配合使用可提高边缘检测的抗噪能力.实验证明：该边缘检测算法能有效地检测出图像边缘,无论是边缘提取效果还是抗干扰能力都优于传统的差分算子.     

高性能在线B样条插值器的设计与FPGA实现

插值在信号处理领域有着广泛的应用,人们提出了各种插值算法。B样条插值是一种插值性能很好的算法,而且存在高效实现算法,易于硬件实现。文中对3次B样条插值进行了详细分析,研究了3步滤波的插值算法。通过对3次B样条插值和3次样条插值仿真结果进行比较,确定了最终实现算法。最后,用Verilog代码实现了该插值算法,并且用X ilinx公司的Vertex-Ⅱpro 100芯片进行了测试。     

基于B样条小波的偏微分方程图像去噪方法

提出一种基于B样条小波的偏微分方程图像去噪方法.先对图像进行B样条小波变换,将得到的高频系数采用偏微分方程方法去噪,迭代次数采用去相关最优停止准则进行控制;将得到的低频系数进行阈值处理,阈值选取采用基于信息熵的阈值选择策略,然后对处理后的小波系数进行B样条小波逆变换,得到去噪后的图像.数值实验表明,改进算法能克服B样条小波变换与偏微分方程去噪的不足,增强去噪能力,同时有效保护图像边缘和细节信息.     

利用GPU实现单层螺旋CT的三维图像重建

CT数据的获取过程和CT图像的重建过程与图形学的渲染过程极其相似,因此利用图形处理器(GPU)来加速CT重建算法成为了近年来CT研究的热点之一.本文根据单层螺旋CT数据的特点,构造了"平行-扇束"投影模式,实现了基于GPU的单层螺旋CT的三维图像重建算法.数值实验表明,与CPU上的分层重建相比重建速度提高10倍以上.     

三维物场多重分数傅里叶变换全息图光电再现实验研究

对基于多重分数傅里叶变换(FrFT)的三维(3D)物场计算全息图进行光电再现实验研究.根据分数阶与衍射距离的关系,对不同物面分别设置不同的分数阶,分别计算得到各层物面在全息面的复振幅并进行叠加,对其进行编码分别得到分数傅里叶变换振幅型全息图和相息图.同时在计算3D物场的全息图时,在物波面加入不同的随机相位因子,得到3D...     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

基于多端口参数提取和主动空间映射法的腔体滤波器设计

为提高微波腔体滤波器的设计效率,文中提出了一种基于多端口参数提取和空间映射法的滤波器快速设计 方法。通过添加额外内部端口提取腔体滤波器电磁模型的Y 参数,从而计算出耦合矩阵,再结合空间映射法将求解滤 波器理想尺寸问题转换为逼近理想耦合矩阵问题。最后设计并加工了一款四阶同轴腔体滤波器,在初值偏差很大的情 况下,经过四次迭代即可得到满足指标的滤波器物理尺寸,实物调试结果和仿真结果一致性良好,从而证明了文中方法 的快捷有效。     

基于稀疏表示的超分辨率图像重建

针对单幅低分辨率图像的超分辨率重建,提出一种基于稀疏表示的改进算法。通过联合输入低分辨率图像块和对应生成的高分辨率图像块,求解其在高低分辨率字典对上的稀疏表示系数,再将系数与高分辨率字典结合,修正输出的高分辨率图像块。仿真实验表明,文中提出的算法有效提升了重建图像的质量。     

基于混沌映射的数字图像置乱方法

文章提出了一种应用混沌映射在空间域对数字图像进行置乱的方法,在加密中利用分段线性映射由密钥生成混沌序列,然后以该序列为参数用面包师映射对图像矩阵置乱,其解密算法是加密算法的逆过程,实验显示该算法对图像加密具有良好的效果。     

基于B—样条插值建立高速IC中互连系统瞬态响应的数值模型

本文基于B－样条插值提出了一种分析高速互连线瞬态响应的新的数值模型。算例分析表明,本文提出的新模型具有很高的计算精度和计算效率。     

图像超分辨率重建处理算法研究

超分辨算法为实现图像和视频分辨率提高的一种方法。其广泛应用于数字电视、医学图像处理、军事与遥感等领域。超分辨率图像通过融合多帧相似的低分辨率图像达到提高图像细节的目的。本文对使用较为普遍的频域方法、非均匀差值算法、凸集投影算法、迭代反投影算法、最大后验概率方法及基于学习的方法进行了分析,并简要讨论了超分辨算法未来的发展方向。